Questions tagged «type-conversion»

类型转换是将一种数据类型的实体隐式或显式更改为另一种数据的方式。这样做是为了利用类型层次结构或类型表示形式的某些功能。


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如何将QString转换为std :: string?
我正在尝试做这样的事情: QString string; // do things... std::cout << string << std::endl; 但是代码无法编译。如何将qstring的内容输出到控制台(例如出于调试目的或其他原因)?怎么转换QString成std::string?



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在Swift中将Float转换为Int
我想将转换Float成Int斯威夫特。像这样的基本转换不起作用,因为这些类型不是基元,这与Objective-C中的floats和ints 不同 var float: Float = 2.2 var integer: Int = float as Float 但这会产生以下错误消息: “浮点数”不可转换为“整数” 知道如何将属性从转换Float为Int吗?


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检查字符串是否可以在Python中转换为float
我有一些运行在字符串列表中的Python代码,并在可能的情况下将它们转换为整数或浮点数。对整数执行此操作非常简单 if element.isdigit(): newelement = int(element) 浮点数比较困难。现在,我正在使用partition('.')分割字符串并检查以确保一侧或两侧都是数字。 partition = element.partition('.') if (partition[0].isdigit() and partition[1] == '.' and partition[2].isdigit()) or (partition[0] == '' and partition[1] == '.' and partition[2].isdigit()) or (partition[0].isdigit() and partition[1] == '.' and partition[2] == ''): newelement = float(element) 这是可行的,但是显然,如果使用if语句有点让人头疼。我考虑的另一种解决方案是将转换仅包装在try / catch块中,然后查看转换是否成功,如本问题所述。 还有其他想法吗?关于分区和尝试/捕获方法的相对优点的看法?


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ARC和桥接铸造
使用ARC,我无法再转换CGColorRef为id。我了解到我需要进行桥接。根据c文件: 一桥连投是C样式转换标注有三个关键字之一: (__bridge T) op将操作数强制转换为目标类型T。如果T 是可保留对象指针类型,则op必须具有不可保留指针类型。如果T是不可保留的指针类型,则op必须具有可保留的对象指针类型。否则,演员表的格式不正确。没有所有权转移,并且ARC不插入保留操作。 (__bridge_retained T) op将必须具有可保留对象指针类型的操作数强制转换为必须是不可保留指针类型的目标类型。ARC保留该值,但要对本地值进行通常的优化,并且接收方负责平衡+1。 (__bridge_transfer T) op将必须具有不可保留的指针类型的操作数强制转换为必须是可保留的对象指针类型的目标类型。ARC将在封闭的全表达式结束时释放该值,但要对本地值进行通常的优化。 这些转换是必需的,以便在ARC控制中进出对象。请参阅有关可保留对象指针的转换部分的基本原理。 仅使用a __bridge_retained或__bridge_transfercast来说服ARC分别发出不平衡的保留或释放是不好的形式。 我会在哪种情况下使用它们? 例如,CAGradientLayer具有一个colors接受CGColorRefs 数组的属性。我的猜测是我应该__brige在这里使用,但是不清楚为什么应该(或者不应该)。

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将data.frame列转换为向量?
我有一个数据框,例如: a1 = c(1, 2, 3, 4, 5) a2 = c(6, 7, 8, 9, 10) a3 = c(11, 12, 13, 14, 15) aframe = data.frame(a1, a2, a3) 我尝试了以下将列之一转换为向量的方法,但是它不起作用: avector <- as.vector(aframe['a2']) class(avector) [1] "data.frame" 这是我唯一能想到的解决方案,但我假设必须有一种更好的方法来做到这一点: class(aframe['a2']) [1] "data.frame" avector = c() for(atmp in aframe['a2']) { avector <- atmp } class(avector) …

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NumPy或Pandas:具有NaN值时,将数组类型保持为整数
有没有一种首选的方法来将numpy数组的数据类型固定为int(int64或其他),同时仍将元素内部列出为numpy.NaN? 特别是,我正在将内部数据结构转换为Pandas DataFrame。在我们的结构中,我们有仍然具有NaN的整数类型的列(但该列的dtype是int)。如果我们将其设为DataFrame,似乎将所有内容重播为浮点数,但我们真的很希望成为int。 有什么想法吗? 尝试过的事情: 我尝试from_records()在pandas.DataFrame下使用该功能coerce_float=False,但这并没有帮助。我还尝试使用带有NaN fill_value的NumPy蒙版数组,该数组也无法正常工作。所有这些导致列数据类型变为浮点型。





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